scaling1 [ML] 데이터 스케일링(Data Scaling) 종류 비교 1. 스케일링이란?머신러닝에서 각 특성(feature)의 값 범위를 일정하게 조정하는 과정데이터의 크기(scale)를 맞춰 모델이 특정 변수에 의해 영향을 받지 않도록 조정하는 것거리 기반 알고리즘(KNN, SVM 등)과 선형 모델(로지스틱 회귀, 선형 회귀 등)에서 중요 2. 스케일링을 하는 이유머신러닝 알고리즘이 변수의 단위와 크기에 영향을 받지 않도록 조정모델의 학습 속도 향상 및 수렴 속도 개선특성이 서로 다른 크기를 가질 때, 가중치(weight)의 균형 유지거리 기반 모델(KNN, SVM 등)에서 거리 계산 시 한 특성이 지나치게 영향을 주는 것을 방지KNN은 유클리드 거리(Euclidean Distance)를 이용하여 데이터를 분류하는 알고리즘이므로, 변수의 스케일이 다르면 거리에 영향을 미.. 2025. 2. 10. 이전 1 다음
